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中文多文档摘要关键技术研究的中期报告
摘要：
做好信息检索、文本分类和信息抽取等自然语言处理任务的前提是对文本进行有效的表示，而文本摘要作为文本表示的一种形式，可以提取文本中的关键信息并将其压缩成简短的概括性信息。本文介绍了中文多文档摘要技术的研究现状和存在的问题，并提出了一种基于聚类和排序的多文档摘要生成方法。实验结果表明，该方法具有较好的摘要效果和文本一致性。
关键词：中文多文档摘要；文本表示；聚类；排序；摘要效果。
一、研究背景
随着网络技术的发展，人们获取信息的方式越来越多元化，从传统的纸质媒体转向了网络媒体。然而，在海量的信息中获取想要的内容变得越来越困难，因此需要寻找一种有效的方式对信息进行处理和表示。文本摘要作为一种文本表示的形式，可以摘取文本中的重要信息，将其压缩成简短的概括性信息，使得用户可以更快地获取所需信息。
然而，中文多文档摘要的研究仍然存在很多挑战，主要表现为以下几个方面：第一，文本的表示形式相对复杂，且不同文档的文本内容可能存在巨大差异；第二，中文语言的特点使得文本摘要的生成难度加大；第三，在多文档摘要生成过程中，如何处理文本的依存关系等问题亟待解决。
二、研究现状
目前，中文多文档摘要的研究主要集中在以下几个方面：首先，基于统计学习的单文档摘要生成方法已经取得了一定的成功，因此一些研究者开始将其扩展到多文档场景。比如，有些方法将文本聚类成若干个主题，然后对每个主题生成一个摘要，最后将所有摘要组合成一个整体摘要。另外一些方法则是基于网络结构或者句子相似度等信息来进行文本的融合。
然而，在多文档摘要生成过程中，如何处理文本的依存关系等问题仍然存在一定难度。因此，一些研究者开始将聚类和排序两个步骤进行结合，以提高生成摘要的效果。具体来说，使用聚类算法对所有文档进行聚类，然后根据聚类结果选择最具有代表性的文档句子，经过排序后形成一个整体的文档摘要。
三、研究方案
本文提出了一种基于聚类和排序的多文档摘要生成方法。具体来说，首先将所有文档进行聚类，然后从每个类别中选择最具有代表性的句子，最后经过排序后形成一个整体的文档摘要。
在实验中，我们使用了ROUGE-N评价指标来对生成摘要的效果进行评估。实验结果表明，该方法具有较好的文本摘要效果和文本一致性。
四、总结与展望
本文介绍了中文多文档摘要技术的研究现状和存在的问题，并提出了一种基于聚类和排序的多文档摘要生成方法。实验结果表明，该方法具有较好的文本摘要效果和文本一致性。不过，我们也注意到该方法还存在一些不足之处，比如在处理一些新颖的文本内容时可能存在一定困难，因此我们将继续深入研究和探索中文多文档摘要技术，以提高其在实际应用中的效果和性能。